面向电池预测与健康管理的大模型: 综述与未来路线图

摘要

电池预测与健康管理（BPHM）关乎电动汽车、电网储能和消费电子产品的安全可靠与经济运行。传统物理模型和任务中心深度学习方法存在计算效率、跨域泛化、依赖大量标注失效数据及可解释性等瓶颈。该综述首次全面梳理大模型在BPHM中的应用，涵盖Transformer、自监督学习、大规模多模态数据集与PEFT等基础，并从缓解数据稀缺、增强泛化与鲁棒性、融合领域知识提升可解释性、系统级自动化四方面归纳进展，同时指出数据可获取性、智能验证、可信度与部署可行性挑战，提出协作数据生态、工业智能验证、物理信息可信设计及高效端侧部署路线图。